Pandas 中的组内组名：利用 `groupby` 和 `transform`

在 Pandas 中使用 groupby 和 transform 获取组内组名

简介

Pandas 是一个用于数据处理和分析的强大 Python 库。groupby 函数允许你根据指定的列对 DataFrame 进行分组，而 transform 函数允许你对每个组应用转换函数。结合这两个函数，你可以实现各种数据转换操作，包括获取组内组名。

获取组内组名

要获取组内组名，需要遵循以下步骤：

1. 分组 DataFrame：

df_grouped = df.groupby('cat')

2. 应用转换函数：

transform 函数允许应用任意函数，它将对每个组内的所有行执行该函数。要获取组名，可以使用以下转换函数：

def get_group_name(x):
    return x.name

3. 应用转换函数：

将转换函数应用于分组的 DataFrame：

group_names = df_grouped.transform(get_group_name)

现在，group_names 将是一个 Series，其中包含每个组的组名。

示例

考虑以下 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [0, 3, 6, 9], 'B': [1, 4, 7, 10], 'C': [2, 5, 8, 11]})
cat = pd.Series([1, 1, 2, 2])

我们可以使用上述步骤获取组内组名：

df_grouped = df.groupby(cat)

group_names = df_grouped.transform(get_group_name)

print(group_names)

输出：

0    1
1    1
2    2
3    2

结论

通过结合 Pandas 的 groupby 和 transform 函数，你可以轻松地获取 DataFrame 组内组名。这可以帮助你在数据分析、数据可视化和其他操作中更轻松地识别和操作分组。

常见问题解答

1. 为什么使用 x.name 而不是 x.GROUP_NAME？

在 Pandas 文档中提到的 x.GROUP_NAME 属性在较新的版本中已被弃用。现在，可以使用 x.name 来获取组名。

2. 是否可以使用自定义转换函数？

是的，transform 函数允许应用任意函数，你可以创建自己的转换函数来满足特定的需求。

3. 如何获取每个组的唯一组名？

你可以使用 groupby 的 unique() 方法来获取每个组的唯一组名。

4. 如何将组名添加到 DataFrame 中？

你可以使用 concat() 函数将 group_names Series 添加到 DataFrame 中。

5. 是否可以在 Jupyter Notebook 中执行此操作？

是的，你可以在 Jupyter Notebook 中执行此操作。只需确保已导入 Pandas 库并加载 DataFrame。